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永磁同步電機參數辨識及其解耦控制研究

發(fā)布時間:2024-06-23 11:44
  永磁同步電機(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)憑借其高性能、高效率、功率密度高等優(yōu)勢,在當今社會追求低碳與節(jié)能減排的大環(huán)境下,被廣泛應用于新能源汽車、智能制造、航空航天等運動控制系統(tǒng)領域。高精度的PMSM控制系統(tǒng)不僅與控制方法有關,還與PMSM自身電氣參數有很大的關系。但受PMSM實際工作狀況的影響,PMSM的參數會發(fā)生改變,這將會對PMSM的控制造成不良后果。除此之外,由于PMSM矢量控制將電流分解為d-q軸兩個分量,這兩個分量之間存在的動態(tài)耦合關系也直接影響到PMSM的高性能控制,因此需要利用解耦控制技術對PMSM控制系統(tǒng)進行解耦以解決這一問題。本文為提高PMSM控制系統(tǒng)性能,從參數辨識以及解耦控制技術的方向進行研究,主要研究內容如下:首先,為克服元啟發(fā)式算法解決PMSM參數辨識問題時,算法在迭代后期存在容易陷入局部最優(yōu)、辨識精度不高、迭代次數過多等問題,提出一種融合差分進化算法中的交叉變異策略以及加入動態(tài)搜索的麻雀搜索算法。該算法在原始麻雀搜索算法的基礎上,引入交叉變異策略和動態(tài)搜索,使算法在前期增加種群的多樣性,避免陷入局部最優(yōu)的...

【文章頁數】:76 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及其意義
    1.2 PMSM參數辨識研究現狀
        1.2.1 離線辨識研究現狀
        1.2.2 在線辨識研究現狀
    1.3 PMSM解耦控制研究現狀
        1.3.1 傳統(tǒng)解耦方法
        1.3.2 新型解耦方法
    1.4 本文主要章節(jié)內容和結構
第二章 PMSM數學模型及其矢量控制
    2.1 引言
    2.2 PMSM結構及特點
    2.3 PMSM數學模型
        2.3.1 三相靜止坐標系下的PMSM數學模型
        2.3.2 三相PMSM坐標變換
        2.3.3 d-q 旋轉坐標系下的 PMSM 數學模型
        2.3.4 靜止坐標系下的PMSM數學模型
    2.4 PMSM矢量控制技術
    2.5 空間矢量脈寬調制(SVPWM)技術
        2.5.1 SVPWM原理
        2.5.2 SVPWM算法實現
    2.6 本章小結
第三章 基于改進麻雀搜索算法的PMSM多參數辨識
    3.1 引言
    3.2 PMSM參數變化靈敏度分析
    3.3 麻雀搜索算法及其改進
        3.3.1 原始麻雀搜索算法
        3.3.2 改進麻雀搜索算法
    3.4 結合改進麻雀搜索算法的PMSM參數辨識
        3.4.1 PMSM參數辨識模型
        3.4.2 基于 CMSSA 算法的 PMSM 參數辨識
    3.5 仿真實驗
    3.6 本章小結
第四章 基于電流補償觀測器的PMSM解耦控制
    4.1 引言
    4.2 PMSM控制系統(tǒng)耦合性分析
    4.3 電流反饋解耦控制
    4.4 偏差解耦控制
    4.5 基于電流誤差補償的偏差解耦控制
        4.5.1 電流誤差補償觀測器設計
        4.5.2 Q(s)形式的確定
        4.5.3 DDC-CECO 的實現
        4.5.4 魯棒性證明
    4.6 仿真實驗
    4.7 本章小結
第五章 PMSM控制系統(tǒng)設計及實驗驗證
    5.1 引言
    5.2 系統(tǒng)硬件設計
        5.2.1 PMSM控制系統(tǒng)組成
        5.2.2 電壓采樣調理電路
        5.2.3 電流采樣調理電路
        5.2.4 保護電路
        5.2.5 編碼器信號調理電路
        5.2.6 驅動隔離電路
    5.3 系統(tǒng)軟件設計
        5.3.1 主程序設計
        5.3.2 中斷子程序設計
        5.3.3 轉子位置以及轉速計算
    5.4 基于DSP的實驗平臺及實驗結果分析
        5.4.1 基于改進麻雀搜索算法的PMSM多參數辨識實驗驗證
        5.4.2 基于 DDC-CECO 的 PMSM 解耦控制實驗驗證
    5.5 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻



本文編號:3995417

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